Algorytm etykietowania analizujący rozmyte zapytania w metajęzyku naturalnym

Przedmiotem niniejszego artykułu jest pozyskiwanie nieprecyzyjnych informacji z bazy danych przy wykorzystaniu autorskiego algorytmu etykietowania, wykorzystującego metody sztucznej inteligencji. Za pomocą rozmytych algorytmów grupowania i automatycznego generowania funkcji przynależności analizowane są statystyki ruchu na witrynie WWW. Zastosowanie algorytmu etykietowania pozwoliło na uzyskanie odpowiedzi na zapytanie sformułowane w metajęzyku naturalnym.

---

This paper presents a novel idea of gaining imprecise information from relational database systems. Concernment of investigation rise fact that such kind of processing is not supported by any commercial database system. These researches illustrate a combination of database technology and fuzzy logic. The final aim is to develop a fuzzy querying system based on meta-natural language.